Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Szenarien für die Verwendung von Amazon SES AWS SDKs Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie gängige Szenarien in Amazon SES mit implementieren AWS SDKs. Diese Szenarien zeigen Ihnen, wie Sie bestimmte Aufgaben durch den Aufruf mehrerer Funktionen innerhalb von Amazon SES oder in Kombination mit anderen AWS-Services ausführen können. Jedes Szenario enthält einen Link zum vollständigen Quell-Code, wo Sie Anleitungen zum Einrichten und Ausführen des Codes finden. Szenarien zielen auf eine mittlere Erfahrungsebene ab, um Ihnen zu helfen, Service-Aktionen im Kontext zu verstehen. **Topics** + [Erstellen einer Amazon-Transcribe-Streaming-App](ses_example_cross_TranscriptionStreamingApp_section.md) + [Kopieren von E-Mail- und Domain-Identitäten von Region zu Region](ses_example_ses_Scenario_ReplicateIdentities_section.md) + [Erstellen einer Webanwendung zur Verfolgung von DynamoDB-Daten](ses_example_cross_DynamoDBDataTracker_section.md) + [Erstellen einer Webanwendung zur Verfolgung von Amazon-Redshift-Daten](ses_example_cross_RedshiftDataTracker_section.md) + [Erstellen Sie einen Tracker für Aurora-Serverless-Arbeitsaufgaben](ses_example_cross_RDSDataTracker_section.md) + [Erkennen von PSA in Bildern](ses_example_cross_RekognitionPhotoAnalyzerPPE_section.md) + [Erkennen von Objekten in Bildern](ses_example_cross_RekognitionPhotoAnalyzer_section.md) + [Erkennen Sie Personen und Objekte in einem Video](ses_example_cross_RekognitionVideoDetection_section.md) + [Generieren von Anmeldeinformationen für die Verbindung mit einem SMTP-Endpunkt](ses_example_ses_Scenario_GenerateSmtpCredentials_section.md) + [Verwenden von Step Functions, um Lambda-Funktionen aufzurufen](ses_example_cross_ServerlessWorkflows_section.md) + [Verifizieren einer E-Mail-Identität und Senden von Nachrichten](ses_example_ses_Scenario_SendEmail_section.md) # Erstellen einer Amazon-Transcribe-Streaming-App Das folgende Code-Beispiel zeigt, wie Sie eine App erstellen, die Live-Audio in Echtzeit aufzeichnet, transkribiert und übersetzt und die Ergebnisse per E-Mail sendet. ------ #### [ JavaScript ] **SDK für JavaScript (v3)** Zeigt, wie Amazon Transcribe verwendet wird, um eine App zu erstellen, die Live-Audio in Echtzeit aufzeichnet, transkribiert und übersetzt und die Ergebnisse mit Amazon Simple Email Service (Amazon SES) per E-Mail sendet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/transcribe-streaming-app). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Comprehend + Amazon SES + Amazon Transcribe + Amazon Translate ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Kopieren Sie Amazon SES SES-E-Mail- und Domainidentitäten mithilfe eines AWS SDK von einer Region in eine AWS andere Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Amazon SES SES-E-Mail- und Domainidentitäten von einer AWS Region in eine andere kopiert werden. Wenn Domänenidentitäten von Route 53 verwaltet werden, werden Überprüfungsdatensätze in die Domäne für die Zielregion kopiert. ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/ses#code-examples) einrichten und ausführen. ``` import argparse import json import logging from pprint import pprint import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) def get_identities(ses_client): """ Gets the identities for the current Region. The Region is specified in the Boto3 Amazon SES client object. :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. :return: The list of email identities and the list of domain identities. """ email_identities = [] domain_identities = [] try: identity_paginator = ses_client.get_paginator("list_identities") identity_iterator = identity_paginator.paginate( PaginationConfig={"PageSize": 20} ) for identity_page in identity_iterator: for identity in identity_page["Identities"]: if "@" in identity: email_identities.append(identity) else: domain_identities.append(identity) logger.info( "Found %s email and %s domain identities.", len(email_identities), len(domain_identities), ) except ClientError: logger.exception("Couldn't get identities.") raise else: return email_identities, domain_identities def verify_emails(email_list, ses_client): """ Starts verification of a list of email addresses. Verification causes an email to be sent to each address. To complete verification, the recipient must follow the instructions in the email. :param email_list: The list of email addresses to verify. :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. :return: The list of emails that were successfully submitted for verification. """ verified_emails = [] for email in email_list: try: ses_client.verify_email_identity(EmailAddress=email) verified_emails.append(email) logger.info("Started verification of %s.", email) except ClientError: logger.warning("Couldn't start verification of %s.", email) return verified_emails def verify_domains(domain_list, ses_client): """ Starts verification for a list of domain identities. This returns a token for each domain, which must be registered as a TXT record with the DNS provider for the domain. :param domain_list: The list of domains to verify. :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. :return: The generated domain tokens to use to completed verification. """ domain_tokens = {} for domain in domain_list: try: response = ses_client.verify_domain_identity(Domain=domain) token = response["VerificationToken"] domain_tokens[domain] = token logger.info("Got verification token %s for domain %s.", token, domain) except ClientError: logger.warning("Couldn't get verification token for domain %s.", domain) return domain_tokens def get_hosted_zones(route53_client): """ Gets the Amazon Route 53 hosted zones for the current account. :param route53_client: A Boto3 Route 53 client. :return: The list of hosted zones. """ zones = [] try: zone_paginator = route53_client.get_paginator("list_hosted_zones") zone_iterator = zone_paginator.paginate(PaginationConfig={"PageSize": 20}) zones = [ zone for zone_page in zone_iterator for zone in zone_page["HostedZones"] ] logger.info("Found %s hosted zones.", len(zones)) except ClientError: logger.warning("Couldn't get hosted zones.") return zones def find_domain_zone_matches(domains, zones): """ Finds matches between Amazon SES verified domains and Route 53 hosted zones. Subdomain matches are taken when found, otherwise root domain matches are taken. :param domains: The list of domains to match. :param zones: The list of hosted zones to match. :return: The set of matched domain-zone pairs. When a match is not found, the domain is included in the set with a zone value of None. """ domain_zones = {} for domain in domains: domain_zones[domain] = None # Start at the most specific sub-domain and walk up to the root domain until a # zone match is found. domain_split = domain.split(".") for index in range(0, len(domain_split) - 1): sub_domain = ".".join(domain_split[index:]) for zone in zones: # Normalize the zone name from Route 53 by removing the trailing '.'. zone_name = zone["Name"][:-1] if sub_domain == zone_name: domain_zones[domain] = zone break if domain_zones[domain] is not None: break return domain_zones def add_route53_verification_record(domain, token, zone, route53_client): """ Adds a domain verification TXT record to the specified Route 53 hosted zone. When a TXT record already exists in the hosted zone for the specified domain, the existing values are preserved and the new token is added to the list. :param domain: The domain to add. :param token: The verification token for the domain. :param zone: The hosted zone where the domain verification record is added. :param route53_client: A Boto3 Route 53 client. """ domain_token_record_set_name = f"_amazonses.{domain}" record_set_paginator = route53_client.get_paginator("list_resource_record_sets") record_set_iterator = record_set_paginator.paginate( HostedZoneId=zone["Id"], PaginationConfig={"PageSize": 20} ) records = [] for record_set_page in record_set_iterator: try: txt_record_set = next( record_set for record_set in record_set_page["ResourceRecordSets"] if record_set["Name"][:-1] == domain_token_record_set_name and record_set["Type"] == "TXT" ) records = txt_record_set["ResourceRecords"] logger.info( "Existing TXT record found in set %s for zone %s.", domain_token_record_set_name, zone["Name"], ) break except StopIteration: pass records.append({"Value": json.dumps(token)}) changes = [ { "Action": "UPSERT", "ResourceRecordSet": { "Name": domain_token_record_set_name, "Type": "TXT", "TTL": 1800, "ResourceRecords": records, }, } ] try: route53_client.change_resource_record_sets( HostedZoneId=zone["Id"], ChangeBatch={"Changes": changes} ) logger.info( "Created or updated the TXT record in set %s for zone %s.", domain_token_record_set_name, zone["Name"], ) except ClientError as err: logger.warning( "Got error %s. Couldn't create or update the TXT record for zone %s.", err.response["Error"]["Code"], zone["Name"], ) def generate_dkim_tokens(domain, ses_client): """ Generates DKIM tokens for a domain. These must be added as CNAME records to the DNS provider for the domain. :param domain: The domain to generate tokens for. :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. :return: The list of generated DKIM tokens. """ dkim_tokens = [] try: dkim_tokens = ses_client.verify_domain_dkim(Domain=domain)["DkimTokens"] logger.info("Generated %s DKIM tokens for domain %s.", len(dkim_tokens), domain) except ClientError: logger.warning("Couldn't generate DKIM tokens for domain %s.", domain) return dkim_tokens def add_dkim_domain_tokens(hosted_zone, domain, tokens, route53_client): """ Adds DKIM domain token CNAME records to a Route 53 hosted zone. :param hosted_zone: The hosted zone where the records are added. :param domain: The domain to add. :param tokens: The DKIM tokens for the domain to add. :param route53_client: A Boto3 Route 53 client. """ try: changes = [ { "Action": "UPSERT", "ResourceRecordSet": { "Name": f"{token}._domainkey.{domain}", "Type": "CNAME", "TTL": 1800, "ResourceRecords": [{"Value": f"{token}.dkim.amazonses.com"}], }, } for token in tokens ] route53_client.change_resource_record_sets( HostedZoneId=hosted_zone["Id"], ChangeBatch={"Changes": changes} ) logger.info( "Added %s DKIM CNAME records to %s in zone %s.", len(tokens), domain, hosted_zone["Name"], ) except ClientError: logger.warning( "Couldn't add DKIM CNAME records for %s to zone %s.", domain, hosted_zone["Name"], ) def configure_sns_topics(identity, topics, ses_client): """ Configures Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) notifications for an identity. The Amazon SNS topics must already exist. :param identity: The identity to configure. :param topics: The list of topics to configure. The choices are Bounce, Delivery, or Complaint. :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. """ for topic in topics: topic_arn = input( f"Enter the Amazon Resource Name (ARN) of the {topic} topic or press " f"Enter to skip: " ) if topic_arn != "": try: ses_client.set_identity_notification_topic( Identity=identity, NotificationType=topic, SnsTopic=topic_arn ) logger.info("Configured %s for %s notifications.", identity, topic) except ClientError: logger.warning( "Couldn't configure %s for %s notifications.", identity, topic ) def replicate(source_client, destination_client, route53_client): logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") print("-" * 88) print( f"Replicating Amazon SES identities and other configuration from " f"{source_client.meta.region_name} to {destination_client.meta.region_name}." ) print("-" * 88) print(f"Retrieving identities from {source_client.meta.region_name}.") source_emails, source_domains = get_identities(source_client) print("Email addresses found:") print(*source_emails) print("Domains found:") print(*source_domains) print("Starting verification for email identities.") dest_emails = verify_emails(source_emails, destination_client) print("Getting domain tokens for domain identities.") dest_domain_tokens = verify_domains(source_domains, destination_client) # Get Route 53 hosted zones and match them with Amazon SES domains. answer = input( "Is the DNS configuration for your domains managed by Amazon Route 53 (y/n)? " ) use_route53 = answer.lower() == "y" hosted_zones = get_hosted_zones(route53_client) if use_route53 else [] if use_route53: print("Adding or updating Route 53 TXT records for your domains.") domain_zones = find_domain_zone_matches(dest_domain_tokens.keys(), hosted_zones) for domain in domain_zones: add_route53_verification_record( domain, dest_domain_tokens[domain], domain_zones[domain], route53_client ) else: print( "Use these verification tokens to create TXT records through your DNS " "provider:" ) pprint(dest_domain_tokens) answer = input("Do you want to configure DKIM signing for your identities (y/n)? ") if answer.lower() == "y": # Build a set of unique domains from email and domain identities. domains = {email.split("@")[1] for email in dest_emails} domains.update(dest_domain_tokens) domain_zones = find_domain_zone_matches(domains, hosted_zones) for domain, zone in domain_zones.items(): answer = input( f"Do you want to configure DKIM signing for {domain} (y/n)? " ) if answer.lower() == "y": dkim_tokens = generate_dkim_tokens(domain, destination_client) if use_route53 and zone is not None: add_dkim_domain_tokens(zone, domain, dkim_tokens, route53_client) else: print( "Add the following DKIM tokens as CNAME records through your " "DNS provider:" ) print(*dkim_tokens, sep="\n") answer = input( "Do you want to configure Amazon SNS notifications for your identities (y/n)? " ) if answer.lower() == "y": for identity in dest_emails + list(dest_domain_tokens.keys()): answer = input( f"Do you want to configure Amazon SNS topics for {identity} (y/n)? " ) if answer.lower() == "y": configure_sns_topics( identity, ["Bounce", "Delivery", "Complaint"], destination_client ) print(f"Replication complete for {destination_client.meta.region_name}.") print("-" * 88) def main(): boto3_session = boto3.Session() ses_regions = boto3_session.get_available_regions("ses") parser = argparse.ArgumentParser( description="Copies email address and domain identities from one AWS Region to " "another. Optionally adds records for domain verification and DKIM " "signing to domains that are managed by Amazon Route 53, " "and sets up Amazon SNS notifications for events of interest." ) parser.add_argument( "source_region", choices=ses_regions, help="The region to copy from." ) parser.add_argument( "destination_region", choices=ses_regions, help="The region to copy to." ) args = parser.parse_args() source_client = boto3.client("ses", region_name=args.source_region) destination_client = boto3.client("ses", region_name=args.destination_region) route53_client = boto3.client("route53") replicate(source_client, destination_client, route53_client) if __name__ == "__main__": main() ``` + Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *API-Referenz zum AWS -SDK für Python (Boto3)*. + [ListIdentities](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/ListIdentities) + [SetIdentityNotificationTopic](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/SetIdentityNotificationTopic) + [VerifyDomainDkim](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/VerifyDomainDkim) + [VerifyDomainIdentity](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/VerifyDomainIdentity) + [VerifyEmailIdentity](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/VerifyEmailIdentity) ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Erstellen einer Webanwendung zur Verfolgung von DynamoDB-Daten Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente in einer Amazon DynamoDB-Tabelle verfolgt und mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) Berichte sendet. ------ #### [ .NET ] **SDK für .NET** Zeigt, wie man die Amazon-DynamoDB-.NET-API verwendet, um eine dynamische Webanwendung zu erstellen, die DynamoDB-Arbeitsdaten verfolgt. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/DynamoDbItemTracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Amazon SES ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie man die Amazon-DynamoDB-API verwendet, um eine dynamische Webanwendung zu erstellen, die DynamoDB-Arbeitsdaten verfolgt. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_dynamodb_web_app). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Amazon SES ------ #### [ Kotlin ] **SDK für Kotlin** Zeigt, wie man die Amazon-DynamoDB-API verwendet, um eine dynamische Webanwendung zu erstellen, die DynamoDB-Arbeitsdaten verfolgt. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/itemtracker_dynamodb). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Amazon SES ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) einen REST-Service erstellen, der Arbeitselemente in Amazon DynamoDB nachverfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für Python (Boto3) In diesem Beispiel wird das Flask-Web-Framework für das HTTP-Routing verwendet und in eine React-Webseite integriert, um eine voll funktionsfähige Webanwendung zu präsentieren. + Erstellen Sie einen Flask-REST-Service, der sich in integrieren lässt. AWS-Services + Lesen, schreiben und aktualisieren Sie Arbeitsaufgaben, die in einer DynamoDB-Tabelle gespeichert sind. + Verwenden Sie Amazon SES, um E-Mail-Berichte über Arbeitsaufgaben zu senden. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel im [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/dynamodb_item_tracker) unter GitHub. **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Amazon SES ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Erstellen eines Amazon-Redshift-Element-Trackers Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie Sie eine Webanwendung erstellen, die Arbeitselemente mit einer Amazon-Redshift-Datenbank verfolgt und darüber berichtet. ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die in einer Amazon-Redshift-Datenbank gespeicherte Arbeitselemente verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer Spring REST-API, die Amazon Redshift Redshift-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/CreatingSpringRedshiftRest). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Redshift + Amazon SES ------ #### [ Kotlin ] **SDK für Kotlin** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die in einer Amazon-Redshift-Datenbank gespeicherte Arbeitselemente verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer Spring REST-API, die Amazon Redshift Redshift-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/creating_redshift_application). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Redshift + Amazon SES ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Erstellen eines Trackers für Aurora-Serverless-Arbeitsaufgaben Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente in einer Amazon Aurora Serverless-Datenbank verfolgt und mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) Berichte sendet. ------ #### [ .NET ] **SDK für .NET** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) eine Webanwendung erstellen, die Arbeitsaufgaben in einer Amazon Aurora Aurora-Datenbank nachverfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für .NET In diesem Beispiel wird ein mit React.js erstelltes Frontend verwendet, um mit RESTful einem.NET-Backend zu interagieren. + Integrieren Sie eine React-Webanwendung in AWS Dienste. + Auflisten, Hinzufügen, Aktualisieren und Löschen von Elementen in einer Aurora-Tabelle. + Senden Sie einen E-Mail-Bericht über gefilterte Arbeitselemente mit Amazon SES. + Stellen Sie Beispielressourcen mit dem mitgelieferten AWS CloudFormation Skript bereit und verwalten Sie sie. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/AuroraItemTracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ C\$1\$1 ] **SDK für C\$1\$1** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die in einer Datenbank von Amazon Aurora Serverless gespeicherte Arbeitselemente verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer C\$1\$1-REST-API, die Amazon Aurora Aurora-Serverless-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp/example_code/cross-service/serverless-aurora). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente, die in einer Amazon RDS-Datenbank gespeichert sind, verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer Spring REST-API, die Amazon Aurora Aurora-Serverless-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/Creating_Spring_RDS_Rest). Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zum Einrichten und Ausführen eines Beispiels, das die JDBC-API verwendet, finden Sie im vollständigen Beispiel unter. [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/Creating_rds_item_tracker) **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ JavaScript ] **SDK für JavaScript (v3)** Zeigt, wie Sie mit AWS SDK für JavaScript (v3) eine Webanwendung erstellen, die Arbeitsaufgaben in einer Amazon Aurora Aurora-Datenbank verfolgt und Berichte mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) per E-Mail versendet. In diesem Beispiel wird ein mit React.js erstelltes Frontend verwendet, um mit einem Express-Node.js-Backend zu interagieren. + Integrieren Sie eine React.js Webanwendung mit AWS-Services. + Auflisten, hinzufügen und aktualisieren von Elementen in einer Aurora-Tabelle. + Senden Sie einen E-Mail-Bericht über gefilterte Arbeitselemente mit Amazon SES. + Stellen Sie Beispielressourcen mit dem mitgelieferten AWS CloudFormation Skript bereit und verwalten Sie sie. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/aurora-serverless-app). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ Kotlin ] **SDK für Kotlin** Zeigt, wie eine Webanwendung erstellt wird, die Arbeitselemente, die in einer Amazon RDS-Datenbank gespeichert sind, verfolgt und darüber berichtet. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung einer Spring REST-API, die Amazon Aurora Aurora-Serverless-Daten abfragt und von einer React-Anwendung verwendet werden kann, finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/serverless_rds). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ PHP ] **SDK für PHP** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) eine Webanwendung erstellen, die Arbeitselemente in einer Amazon RDS-Datenbank verfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für PHP In diesem Beispiel wird ein mit React.js erstelltes Frontend verwendet, um mit einem RESTful PHP-Backend zu interagieren. + Integrieren Sie eine React.js -Webanwendung in AWS Dienste. + In einer Amazon-RDS-Tabelle können Sie Elemente auflisten, aktualisieren und löschen. + Senden Sie einen E-Mail-Bericht über gefilterte Arbeitselemente mit Amazon SES. + Stellen Sie Beispielressourcen mit dem mitgelieferten AWS CloudFormation Skript bereit und verwalten Sie sie. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/cross_service/aurora_item_tracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Zeigt, wie Sie mithilfe von Amazon Simple Email Service (Amazon SES) einen REST-Service erstellen, der Arbeitselemente in einer Amazon Aurora Aurora-Serverless-Datenbank nachverfolgt und Berichte per E-Mail versendet. AWS SDK für Python (Boto3) In diesem Beispiel wird das Flask-Web-Framework für das HTTP-Routing verwendet und in eine React-Webseite integriert, um eine voll funktionsfähige Webanwendung zu präsentieren. + Erstellen Sie einen Flask-REST-Service, der sich in integrieren lässt. AWS-Services + Lesen, schreiben und aktualisieren Sie Arbeitsaufgaben, die in einer Aurora-Serverless-Datenbank gespeichert sind. + Erstellen Sie ein AWS Secrets Manager Geheimnis, das Datenbankanmeldedaten enthält, und verwenden Sie es, um Aufrufe an die Datenbank zu authentifizieren. + Verwenden Sie Amazon SES, um E-Mail-Berichte über Arbeitsaufgaben zu senden. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/aurora_item_tracker). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Aurora + Amazon RDS + Amazon RDS Data Service + Amazon SES ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Ermitteln Sie persönliche Schutzausrüstung in Bildern mit Amazon Rekognition mithilfe eines SDK AWS Das folgende Codebeispiel zeigt, wie eine App erstellt wird, die Amazon Rekognition verwendet, um persönliche Schutzausrüstung (PSA) auf Bildern zu erkennen. ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie eine AWS Lambda Funktion erstellt wird, die Bilder mit persönlicher Schutzausrüstung erkennt. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_lambda_ppe). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Objekte in Bildern mit Amazon Rekognition mithilfe eines SDK erkennen AWS Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie man eine App erstellt, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu erkennen. ------ #### [ .NET ] **SDK für .NET** Zeigt, wie Sie die Amazon-Rekognition-.NET-API verwenden, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Bucket von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/PhotoAnalyzerApp). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie man die Amazon-Rekognition-Java-API verwendet, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_photo_analyzer_app). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES ------ #### [ JavaScript ] **SDK für JavaScript (v3)** Zeigt, wie Amazon Rekognition zusammen mit dem verwendet wird, um eine App AWS SDK für JavaScript zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Lernen Sie Folgendes: + Erstellen Sie mit Amazon Cognito einen nicht authentifizierten Benutzer. + Analysieren Sie mit Amazon Rekognition Bilder für Objekte. + Verifizieren Sie eine E-Mail-Adresse für Amazon SES. + Senden Sie eine E-Mail-Benachrichtigung mit Amazon SES. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter. [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/photo_analyzer) **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES ------ #### [ Kotlin ] **SDK für Kotlin** Zeigt, wie man die Amazon-Rekognition-Kotlin-API verwendet, um eine App zu erstellen, die Amazon Rekognition verwendet, um Objekte nach Kategorien in Bildern zu identifizieren, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin/usecases/creating_photo_analyzer_app). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Zeigt Ihnen, wie Sie mit AWS SDK für Python (Boto3) dem eine Webanwendung erstellen, mit der Sie Folgendes tun können: + Laden Sie Fotos in einen Bucket von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) hoch. + Verwenden Sie Amazon Rekognition, um die Fotos zu analysieren und zu markieren. + Verwenden Sie Amazon Simple Email Service (Amazon SES), um E-Mail-Berichte von Bildanalysen zu senden. Dieses Beispiel enthält zwei Hauptkomponenten: eine eingeschriebene Webseite JavaScript , die mit React erstellt wurde, und einen in Python geschriebenen REST-Dienst, der mit Flask- RESTful erstellt wurde. Sie können die React-Webseite verwenden, um Folgendes auszuführen: + Zeigen Sie eine Liste der Bilder an, die in Ihrem S3-Bucket gespeichert sind. + Laden Sie Bilder von Ihrem Computer in Ihren S3-Bucket hoch. + Zeigen Sie Bilder und Markierungen an, die Elemente identifizieren, welche im Bild erkannt werden. + Rufen Sie einen Bericht über alle Bilder in Ihrem S3-Bucket ab und senden Sie eine E-Mail mit dem Bericht. Die Webseite ruft den REST-Service auf. Der Service sendet Anforderungen an AWS , um die folgenden Aktionen durchzuführen: + Die Liste der Bilder abrufen und in Ihrem S3-Bucket filtern. + Fotos in Ihren S3-Bucket hochladen. + Verwenden Sie Amazon Rekognition, um einzelne Fotos zu analysieren und eine Liste von Markierungen zu erhalten, die die auf dem Foto erkannten Elemente identifizieren. + Analysieren Sie alle Fotos in Ihrem S3-Bucket und verwenden Sie Amazon SES, um einen Bericht per E-Mail zu senden. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/photo_analyzer). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Erkennen Sie Personen und Objekte in einem Video mit Amazon Rekognition mithilfe eines SDK AWS Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie man Personen und Objekte in einem Video mit Amazon Rekognition erkennt. ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie man die Amazon-Rekognition-Java-API verwendet, um eine App zu erstellen, die Gesichter und Objekte in Videos erkennt, die sich in einem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Bucket befinden. Die App sendet dem Administrator eine E-Mail-Benachrichtigung mit den Ergebnissen über Amazon Simple Email Service (Amazon SES). Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/video_analyzer_application). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES + Amazon SNS + Amazon SQS ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Verwenden Sie Amazon Rekognition, um Gesichter, Objekte und Personen in Videos zu erkennen, indem Sie asynchrone Erkennungsaufträge starten. In diesem Beispiel wird Amazon Rekognition auch so konfiguriert, dass es ein Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)-Thema benachrichtigt, wenn Aufträge abgeschlossen sind, und eine Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)-Warteschlange bei dem Thema abonniert. Wenn die Warteschlange eine Meldung über einen Job erhält, wird der Job abgerufen und die Ergebnisse werden ausgegeben. Dieses Beispiel lässt sich am besten auf ansehen GitHub. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/rekognition). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + Amazon Rekognition + Amazon S3 + Amazon SES + Amazon SNS + Amazon SQS ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Generieren von Anmeldeinformationen für die Verbindung mit einem Amazon-SES-SMTP-Endpunkt Das folgende Code-Beispiel zeigt, wie Sie Anmeldeinformationen erzeugen, um eine Verbindung mit einem Amazon-SES-SMTP-Endpunkt herzustellen. ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/ses#code-examples) einrichten und ausführen. ``` #!/usr/bin/env python3 import hmac import hashlib import base64 import argparse SMTP_REGIONS = [ "us-east-2", # US East (Ohio) "us-east-1", # US East (N. Virginia) "us-west-2", # US West (Oregon) "ap-south-1", # Asia Pacific (Mumbai) "ap-northeast-2", # Asia Pacific (Seoul) "ap-southeast-1", # Asia Pacific (Singapore) "ap-southeast-2", # Asia Pacific (Sydney) "ap-northeast-1", # Asia Pacific (Tokyo) "ca-central-1", # Canada (Central) "eu-central-1", # Europe (Frankfurt) "eu-west-1", # Europe (Ireland) "eu-west-2", # Europe (London) "eu-south-1", # Europe (Milan) "eu-north-1", # Europe (Stockholm) "sa-east-1", # South America (Sao Paulo) "us-gov-west-1", # AWS GovCloud (US) "us-gov-east-1", # AWS GovCloud (US) ] # These values are required to calculate the signature. Do not change them. DATE = "11111111" SERVICE = "ses" MESSAGE = "SendRawEmail" TERMINAL = "aws4_request" VERSION = 0x04 def sign(key, msg): return hmac.new(key, msg.encode("utf-8"), hashlib.sha256).digest() def calculate_key(secret_access_key, region): if region not in SMTP_REGIONS: raise ValueError(f"The {region} Region doesn't have an SMTP endpoint.") signature = sign(("AWS4" + secret_access_key).encode("utf-8"), DATE) signature = sign(signature, region) signature = sign(signature, SERVICE) signature = sign(signature, TERMINAL) signature = sign(signature, MESSAGE) signature_and_version = bytes([VERSION]) + signature smtp_password = base64.b64encode(signature_and_version) return smtp_password.decode("utf-8") def main(): parser = argparse.ArgumentParser( description="Convert a Secret Access Key to an SMTP password." ) parser.add_argument("secret", help="The Secret Access Key to convert.") parser.add_argument( "region", help="The AWS Region where the SMTP password will be used.", choices=SMTP_REGIONS, ) args = parser.parse_args() print(calculate_key(args.secret, args.region)) if __name__ == "__main__": main() ``` ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Verwenden von Step Functions, um Lambda-Funktionen aufzurufen Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie eine AWS Step Functions Zustandsmaschine erstellen, die nacheinander AWS Lambda Funktionen aufruft. ------ #### [ Java ] **SDK für Java 2.x** Zeigt, wie Sie mithilfe von AWS Step Functions und einen AWS serverlosen Workflow erstellen. AWS SDK for Java 2.x Jeder Workflow-Schritt wird mithilfe einer AWS Lambda Funktion implementiert. Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_workflows_stepfunctions). **In diesem Beispiel verwendete Dienste** + DynamoDB + Lambda + Amazon SES + Step Functions ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen. # Überprüfen Sie eine E-Mail-Identität und senden Sie Nachrichten mit Amazon SES mithilfe eines AWS SDK Wie das aussehen kann, sehen Sie am nachfolgenden Beispielcode: + Hinzufügen und verifizieren einer E-Mail-Adresse mit Amazon SES. + Senden einer standardmäßigen E-Mail-Nachricht. + Erstellen Sie eine Vorlage und senden Sie eine E-Mail-Nachricht mit Vorlage. + Senden einer Nachricht mithilfe eines Amazon-SES-SMTP-Servers. ------ #### [ Python ] **SDK für Python (Boto3)** Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/ses#code-examples) einrichten und ausführen. Verifizieren einer E-Mail-Adresse mit Amazon SES und senden von Nachrichten. ``` def usage_demo(): print("-" * 88) print("Welcome to the Amazon Simple Email Service (Amazon SES) email demo!") print("-" * 88) logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") ses_client = boto3.client("ses") ses_identity = SesIdentity(ses_client) ses_mail_sender = SesMailSender(ses_client) ses_template = SesTemplate(ses_client) email = input("Enter an email address to send mail with Amazon SES: ") status = ses_identity.get_identity_status(email) verified = status == "Success" if not verified: answer = input( f"The address '{email}' is not verified with Amazon SES. Unless your " f"Amazon SES account is out of sandbox, you can send mail only from " f"and to verified accounts. Do you want to verify this account for use " f"with Amazon SES? If yes, the address will receive a verification " f"email (y/n): " ) if answer.lower() == "y": ses_identity.verify_email_identity(email) print(f"Follow the steps in the email to {email} to complete verification.") print("Waiting for verification...") try: ses_identity.wait_until_identity_exists(email) print(f"Identity verified for {email}.") verified = True except WaiterError: print( f"Verification timeout exceeded. You must complete the " f"steps in the email sent to {email} to verify the address." ) if verified: test_message_text = "Hello from the Amazon SES mail demo!" test_message_html = "

Hello!

From the Amazon SES mail demo!

" print(f"Sending mail from {email} to {email}.") ses_mail_sender.send_email( email, SesDestination([email]), "Amazon SES demo", test_message_text, test_message_html, ) input("Mail sent. Check your inbox and press Enter to continue.") template = { "name": "doc-example-template", "subject": "Example of an email template.", "text": "This is what {{name}} will {{action}} if {{name}} can't display " "HTML.", "html": "

This is what {{name}} will {{action}} if {{name}} " "can display HTML.

", } print("Creating a template and sending a templated email.") ses_template.create_template(**template) template_data = {"name": email.split("@")[0], "action": "read"} if ses_template.verify_tags(template_data): ses_mail_sender.send_templated_email( email, SesDestination([email]), ses_template.name(), template_data ) input("Mail sent. Check your inbox and press Enter to continue.") print("Sending mail through the Amazon SES SMTP server.") boto3_session = boto3.Session() region = boto3_session.region_name credentials = boto3_session.get_credentials() port = 587 smtp_server = f"email-smtp.{region}.amazonaws.com" password = calculate_key(credentials.secret_key, region) message = """ Subject: Hi there This message is sent from the Amazon SES SMTP mail demo.""" context = ssl.create_default_context() with smtplib.SMTP(smtp_server, port) as server: server.starttls(context=context) server.login(credentials.access_key, password) server.sendmail(email, email, message) print("Mail sent. Check your inbox!") if ses_template.template is not None: print("Deleting demo template.") ses_template.delete_template() if verified: answer = input(f"Do you want to remove {email} from Amazon SES (y/n)? ") if answer.lower() == "y": ses_identity.delete_identity(email) print("Thanks for watching!") print("-" * 88) ``` Erstellen von Funktionen zum Umschließen von Amazon-SES-Identitätsvorgängen. ``` class SesIdentity: """Encapsulates Amazon SES identity functions.""" def __init__(self, ses_client): """ :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. """ self.ses_client = ses_client def verify_domain_identity(self, domain_name): """ Starts verification of a domain identity. To complete verification, you must create a TXT record with a specific format through your DNS provider. For more information, see *Verifying a domain with Amazon SES* in the Amazon SES documentation: https://docs.aws.amazon.com/ses/latest/DeveloperGuide/verify-domain-procedure.html :param domain_name: The name of the domain to verify. :return: The token to include in the TXT record with your DNS provider. """ try: response = self.ses_client.verify_domain_identity(Domain=domain_name) token = response["VerificationToken"] logger.info("Got domain verification token for %s.", domain_name) except ClientError: logger.exception("Couldn't verify domain %s.", domain_name) raise else: return token def verify_email_identity(self, email_address): """ Starts verification of an email identity. This function causes an email to be sent to the specified email address from Amazon SES. To complete verification, follow the instructions in the email. :param email_address: The email address to verify. """ try: self.ses_client.verify_email_identity(EmailAddress=email_address) logger.info("Started verification of %s.", email_address) except ClientError: logger.exception("Couldn't start verification of %s.", email_address) raise def wait_until_identity_exists(self, identity): """ Waits until an identity exists. The waiter polls Amazon SES until the identity has been successfully verified or until it exceeds its maximum time. :param identity: The identity to wait for. """ try: waiter = self.ses_client.get_waiter("identity_exists") logger.info("Waiting until %s exists.", identity) waiter.wait(Identities=[identity]) except WaiterError: logger.error("Waiting for identity %s failed or timed out.", identity) raise def get_identity_status(self, identity): """ Gets the status of an identity. This can be used to discover whether an identity has been successfully verified. :param identity: The identity to query. :return: The status of the identity. """ try: response = self.ses_client.get_identity_verification_attributes( Identities=[identity] ) status = response["VerificationAttributes"].get( identity, {"VerificationStatus": "NotFound"} )["VerificationStatus"] logger.info("Got status of %s for %s.", status, identity) except ClientError: logger.exception("Couldn't get status for %s.", identity) raise else: return status def delete_identity(self, identity): """ Deletes an identity. :param identity: The identity to remove. """ try: self.ses_client.delete_identity(Identity=identity) logger.info("Deleted identity %s.", identity) except ClientError: logger.exception("Couldn't delete identity %s.", identity) raise def list_identities(self, identity_type, max_items): """ Gets the identities of the specified type for the current account. :param identity_type: The type of identity to retrieve, such as EmailAddress. :param max_items: The maximum number of identities to retrieve. :return: The list of retrieved identities. """ try: response = self.ses_client.list_identities( IdentityType=identity_type, MaxItems=max_items ) identities = response["Identities"] logger.info("Got %s identities for the current account.", len(identities)) except ClientError: logger.exception("Couldn't list identities for the current account.") raise else: return identities ``` Erstellen von Funktionen zum Umschließen von Amazon-SES-Vorlagenvorgängen. ``` class SesTemplate: """Encapsulates Amazon SES template functions.""" def __init__(self, ses_client): """ :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. """ self.ses_client = ses_client self.template = None self.template_tags = set() def _extract_tags(self, subject, text, html): """ Extracts tags from a template as a set of unique values. :param subject: The subject of the email. :param text: The text version of the email. :param html: The html version of the email. """ self.template_tags = set(re.findall(TEMPLATE_REGEX, subject + text + html)) logger.info("Extracted template tags: %s", self.template_tags) def create_template(self, name, subject, text, html): """ Creates an email template. :param name: The name of the template. :param subject: The subject of the email. :param text: The plain text version of the email. :param html: The HTML version of the email. """ try: template = { "TemplateName": name, "SubjectPart": subject, "TextPart": text, "HtmlPart": html, } self.ses_client.create_template(Template=template) logger.info("Created template %s.", name) self.template = template self._extract_tags(subject, text, html) except ClientError: logger.exception("Couldn't create template %s.", name) raise def delete_template(self): """ Deletes an email template. """ try: self.ses_client.delete_template(TemplateName=self.template["TemplateName"]) logger.info("Deleted template %s.", self.template["TemplateName"]) self.template = None self.template_tags = None except ClientError: logger.exception( "Couldn't delete template %s.", self.template["TemplateName"] ) raise def get_template(self, name): """ Gets a previously created email template. :param name: The name of the template to retrieve. :return: The retrieved email template. """ try: response = self.ses_client.get_template(TemplateName=name) self.template = response["Template"] logger.info("Got template %s.", name) self._extract_tags( self.template["SubjectPart"], self.template["TextPart"], self.template["HtmlPart"], ) except ClientError: logger.exception("Couldn't get template %s.", name) raise else: return self.template def list_templates(self): """ Gets a list of all email templates for the current account. :return: The list of retrieved email templates. """ try: response = self.ses_client.list_templates() templates = response["TemplatesMetadata"] logger.info("Got %s templates.", len(templates)) except ClientError: logger.exception("Couldn't get templates.") raise else: return templates def update_template(self, name, subject, text, html): """ Updates a previously created email template. :param name: The name of the template. :param subject: The subject of the email. :param text: The plain text version of the email. :param html: The HTML version of the email. """ try: template = { "TemplateName": name, "SubjectPart": subject, "TextPart": text, "HtmlPart": html, } self.ses_client.update_template(Template=template) logger.info("Updated template %s.", name) self.template = template self._extract_tags(subject, text, html) except ClientError: logger.exception("Couldn't update template %s.", name) raise ``` Erstellen von Funktionen zum Umschließen von Amazon-SES-E-Mail-Vorgängen. ``` class SesDestination: """Contains data about an email destination.""" def __init__(self, tos, ccs=None, bccs=None): """ :param tos: The list of recipients on the 'To:' line. :param ccs: The list of recipients on the 'CC:' line. :param bccs: The list of recipients on the 'BCC:' line. """ self.tos = tos self.ccs = ccs self.bccs = bccs def to_service_format(self): """ :return: The destination data in the format expected by Amazon SES. """ svc_format = {"ToAddresses": self.tos} if self.ccs is not None: svc_format["CcAddresses"] = self.ccs if self.bccs is not None: svc_format["BccAddresses"] = self.bccs return svc_format class SesMailSender: """Encapsulates functions to send emails with Amazon SES.""" def __init__(self, ses_client): """ :param ses_client: A Boto3 Amazon SES client. """ self.ses_client = ses_client def send_email(self, source, destination, subject, text, html, reply_tos=None): """ Sends an email. Note: If your account is in the Amazon SES sandbox, the source and destination email accounts must both be verified. :param source: The source email account. :param destination: The destination email account. :param subject: The subject of the email. :param text: The plain text version of the body of the email. :param html: The HTML version of the body of the email. :param reply_tos: Email accounts that will receive a reply if the recipient replies to the message. :return: The ID of the message, assigned by Amazon SES. """ send_args = { "Source": source, "Destination": destination.to_service_format(), "Message": { "Subject": {"Data": subject}, "Body": {"Text": {"Data": text}, "Html": {"Data": html}}, }, } if reply_tos is not None: send_args["ReplyToAddresses"] = reply_tos try: response = self.ses_client.send_email(**send_args) message_id = response["MessageId"] logger.info( "Sent mail %s from %s to %s.", message_id, source, destination.tos ) except ClientError: logger.exception( "Couldn't send mail from %s to %s.", source, destination.tos ) raise else: return message_id def send_templated_email( self, source, destination, template_name, template_data, reply_tos=None ): """ Sends an email based on a template. A template contains replaceable tags each enclosed in two curly braces, such as {{name}}. The template data passed in this function contains key-value pairs that define the values to insert in place of the template tags. Note: If your account is in the Amazon SES sandbox, the source and destination email accounts must both be verified. :param source: The source email account. :param destination: The destination email account. :param template_name: The name of a previously created template. :param template_data: JSON-formatted key-value pairs of replacement values that are inserted in the template before it is sent. :return: The ID of the message, assigned by Amazon SES. """ send_args = { "Source": source, "Destination": destination.to_service_format(), "Template": template_name, "TemplateData": json.dumps(template_data), } if reply_tos is not None: send_args["ReplyToAddresses"] = reply_tos try: response = self.ses_client.send_templated_email(**send_args) message_id = response["MessageId"] logger.info( "Sent templated mail %s from %s to %s.", message_id, source, destination.tos, ) except ClientError: logger.exception( "Couldn't send templated mail from %s to %s.", source, destination.tos ) raise else: return message_id ``` + Weitere API-Informationen finden Sie in den folgenden Themen der *API-Referenz zum AWS SDK für Python (Boto3)*. + [CreateTemplate](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/CreateTemplate) + [DeleteIdentity](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/DeleteIdentity) + [DeleteTemplate](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/DeleteTemplate) + [GetIdentityVerificationAttributes](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/GetIdentityVerificationAttributes) + [GetTemplate](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/GetTemplate) + [ListIdentities](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/ListIdentities) + [ListTemplates](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/ListTemplates) + [SendEmail](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/SendEmail) + [SendTemplatedEmail](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/SendTemplatedEmail) + [UpdateTemplate](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/UpdateTemplate) + [VerifyDomainIdentity](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/VerifyDomainIdentity) + [VerifyEmailIdentity](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/email-2010-12-01/VerifyEmailIdentity) ------ Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter[Amazon SES mit einem AWS SDK verwenden](sdk-general-information-section.md). Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen.